A IA está transformando o setor bancário, mas os benefícios e economias esperados têm um grande custo humano com o impacto nos empregos financeiros.
O relatório, uma colaboração entre a pesquisa do Banco Digital Zopa e a Juniper, prevê que a IA generativa entregará 1,8 bilhão de libras em economia de custos até 2030, impulsionada por um nível equivalente de investimento. No entanto, esse retorno de 100 % do investimento tem um grande custo humano – colocando cerca de 27.000 empregos no setor financeiro em risco.
As descobertas sugerem que as tecnologias de IA estão indo além dos pilotos experimentais e se tornando profundamente incorporados nos principais processos bancários, do atendimento ao cliente às funções invisíveis do back office.
Peter Donlon, diretor de tecnologia da ZOPA, disse: “Genai marca uma mudança de paradigma na computação aplicada. Sua influência na produtividade, criação de software e sistemas de tomada de decisão pode rivalizar com o advento da Internet ou da computação em nuvem.
“Na ZOPA, operamos o aprendizado de máquina há mais de uma década, bem antes de o LLMS se tornar mainstream. Essa profundidade de experiência moldou nossa crença de que Genai não é um complemento de recurso, mas uma capacidade fundamental. Para os tecnólogos da Zopa, é uma chance rara de construir camadas de inteligência inteiramente novas, em um nível que será rejeitado a indústria.”
A revolução da IA silenciosa nos escritórios de trás dos bancos
Enquanto os chatbots voltados para o cliente e as experiências de aplicativos personalizadas costumam capturar as manchetes, o relatório revela que o impacto mais dramático da IA está ocorrendo nos bastidores. 82 % de todos os tempos economizados nessa tecnologia, totalizando 154 milhões de horas até 2030, virão das operações de back office.
Essas funções-que incluem conformidade regulatória, detecção de fraude e gerenciamento de riscos-são tradicionalmente trabalhosas e muito complexas. Espera-se que a IA automatize vastas faixas desse importante trabalho financeiro, ajudando com tudo, desde os cheques do Know Your Customer (KYC) até o monitoramento da lavagem de dinheiro (AML).
As implicações financeiras da IA para essas funções de back office são imensas, com economia de custos projetada nessa área, atingindo £ 923 milhões anualmente até o final da década; representando mais da metade da economia total em todo o setor.
Esta automação não é apenas sobre cortar custos. Com regulamentos como as regras de reembolso de fraude do Push (APP) autorizadas aumentando a responsabilidade dos bancos, a capacidade da IA de detectar novos padrões de fraude em tempo real e reduzir o erro humano está se tornando uma necessidade competitiva e financeira.
Como costumamos ouvir sobre a IA entre as indústrias, automatizando verificações e análises de rotina, a tecnologia libera especialistas em humanos. Para o setor financeiro, esses especialistas podem concentrar suas habilidades nas investigações mais complexas para melhorar a eficiência e a eficácia na luta contra o crime financeiro.
Hiper-pressoalização da experiência bancária com a IA
O impulso para hiper-personalização no setor de finanças está alimentando um investimento maciço em AI de atendimento ao cliente. O relatório projeta que os bancos do Reino Unido despejam mais de 1,1 bilhão de libras em IA voltada para o cliente até 2030, a maior parte do investimento em todos os segmentos.
Essa entrada de capital para personalização está sendo usada para desenvolver assistentes virtuais sofisticados e chatbots capazes de lidar com consultas complexas; Oferecendo conselhos financeiros personalizados e até mesmo antecipando as necessidades dos clientes.
O objetivo é ir muito além dos bots baseados em regras do passado em direção a uma interface verdadeiramente conversacional e inteligente. Espera-se que essa mudança produza grandes eficiências, economizando £ 540 milhões em custos operacionais e liberando 26 milhões de horas de tempo de agentes humanos anualmente até 2030. Esses funcionários também podem ser reimplantados para lidar com interações mais complexas e de alto valor que exigem um toque humano.
O gerenciamento de portfólio também está definido para se beneficiar. O investimento nessa área deve crescer para £ 145 milhões até 2030. Aqui, a IA está sendo posicionada não como um substituto para os consultores humanos, mas como uma poderosa ferramenta de aumento. Ele pode sintetizar vastos dados de mercado, simular o desempenho do portfólio e automatizar relatórios de rotina, permitindo que especialistas humanos se concentrem na tomada de decisões e no relacionamento com os clientes.
O impacto da IA nos empregos financeiros
Os ganhos de eficiência entregues pela IA inevitavelmente levantam questões urgentes sobre o futuro da força de trabalho financeira. A projeção do relatório de que 27.000 funções podem ser deslocadas até 2030 é uma figura preocupante. Espera-se que o atendimento ao cliente e as posições de back-office suportem o peso dessa mudança, com quase 14.000 e 10.000 empregos em risco, respectivamente.
No entanto, os autores do relatório sugerem que isso não é simplesmente uma história de perdas de empregos, mas uma de redefinição fundamental. O deslocamento de trabalhos financeiros centrado em tarefas repetitivas e manuais cria uma oportunidade para aumentar a força de trabalho bancária para novas posições focadas na governança da IA, na estratégia de dados e na supervisão desses complexos sistemas automatizados.
Donlon enfatiza esse ponto, vendo a mudança tecnológica como um catalisador para mudanças positivas. Ele observa que “esse investimento conduz uma oportunidade única de geração de re-habilidade e reimaginar a força de trabalho que alimenta nosso sistema financeiro”.
Donlon sugere que o desafio para a indústria é gerenciar proativamente essa transição. “Acima de tudo, nosso objetivo é equipar bancos, fintechs, reguladores e formuladores de políticas com o insight necessário para aproveitar esse momento histórico para moldar os empregos do futuro, não simplesmente reagir a eles”.
O relatório termina com um aviso claro para instituições estabelecidas. Uma lacuna de capacidade notável já está surgindo entre bancos Challenger tecnologicamente avançados, que construíram suas plataformas em torno da IA e bancos herdados sobrecarregados por sistemas mais antigos.
Nick Maynard, vice -presidente de pesquisa de mercado da FinTech na Juniper Research, comentou: “O setor bancário do Reino Unido está em um ponto de inflexão, com Genai sendo definido para reformular o modo como os bancos funcionam fundamentalmente. Genai cria riscos e oportunidades – o risco de uma grande mudança nas habilidades que os trabalhadores precisarão prosperar, mas a oportunidade de criar uma melhor experiência de banco.
“Marcas apenas digitais como Zopa já têm uma experiência profunda com a IA em suas operações e serão menos impactadas por essa mudança. Como tal, os bancos digitais e suas experiências serão críticos para liderar o mercado bancário por meio dessa revolução”.
Para os gigantes bancários de rua, a mensagem é inequívoca: adaptar -se à revolução da IA ou corre o risco de perder a relevância em uma indústria financeira sendo redefinida pela eficiência, personalização e automação inteligente.
Veja também: Gen Ai não faz diferença financeira em 95% dos casos
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